package com.dyz.baseAlgorithm.graph;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;

/**
 * @ClassNameBFSBFSGraph
 * @Description
 * @Author: daiyizheng
 * @Date2021/6/19 3:59 下午
 * @Version V1.0
 **/
public class BFSGraph {
    private ArrayList<String> vertexList; // 存储顶点集合
    private int[][] edges; // 存储图对应的邻结矩阵
    private int numOfEdges; // 表示边的数目

    // 构造器
    public BFSGraph(int n) {
        // 初始化矩阵和vertexList
        edges = new int[n][n];
        vertexList = new ArrayList<String>(n);
        numOfEdges = 0;

    }

    // 插入结点
    public void insertVertex(String vertex) {
        vertexList.add(vertex);
    }

    // 添加边
    /**
     *
     * @param v1     第二个顶点对应的下标
     * @param v2     第二个顶点对应的下标
     * @param weight 表示权值，0：不连接；1：连接
     */
    public void insertEdge(int v1, int v2, int weight) {
        edges[v1][v2] = weight;
        edges[v2][v1] = weight;
        numOfEdges++;
    }

    // 图中常用的方法
    // 返回结点的个数
    public int getNumOfVertex() {
        return vertexList.size();
    }

    // 得到边的数目
    public int getNumOfEdges() {
        return numOfEdges;
    }

    // 返回结点i(下标)对应的数据 0->"A" 1->"B" 2->"C"
    public String getValueByIndex(int i) {
        return vertexList.get(i);
    }

    // 返回v1和v2的权值
    public int getWeight(int v1, int v2) {
        return edges[v1][v2];
    }

    // 显示图对应的矩阵
    public void showBFSGraph() {
        for (int[] link : edges) {
            System.out.println(Arrays.toString(link));
        }
    }

    // 得到第一个邻接结点的下标 w
    /**
     *
     * @param index
     * @return 如果存在就返回对应的下标，否则返回-1
     */
    public int getFirstNeighbor(int index) {
        for (int j = 0; j < vertexList.size(); j++) {
            if (edges[index][j] > 0) {
                return j;
            }
        }
        return -1;
    }

    // 根据前一个邻接结点的下标来获取下一个邻接结点
    public int getNextNeighbor(int v1, int v2) {
        for (int j = v2 + 1; j < vertexList.size(); j++) {
            if (edges[v1][j] > 0) {
                return j;
            }
        }
        return -1;
    }

    // 对一个结点进行广度优先遍历的方法
    private void bfs(boolean[] isVisited, int i) {
        int u; // 表示队列的头结点对应下标
        int w; // 邻接结点w
        // 队列，记录结点访问的顺序
        LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<Integer>();
        // 访问结点，输出结点信息
        System.out.print(getValueByIndex(i) + "=>");
        // 标记为已访问
        isVisited[i] = true;
        // 将结点加入队列
        queue.addLast(i);

        while (!queue.isEmpty()) {// 体现出我们的广度优先
            // 取出队列的头结点下标
            u = queue.removeFirst();
            // 得到第一个邻接结点的下标 w
            w = getFirstNeighbor(u);
            while (w != -1) {// 找到
                // 是否访问过
                if (!isVisited[w]) {
                    System.out.print(getValueByIndex(w) + "=>");
                    // 标记已经访问
                    isVisited[w] = true;
                    // 入队
                    queue.addLast(w);
                }
                // 以u为前驱点，找w后面的下一个邻结点
                w = getNextNeighbor(u, w);
            }
        }

    }

    // 遍历所有的结点，都进行广度优先搜索
    public void bfs() {
        boolean[] isVisited = new boolean[vertexList.size()];
        for (int i = 0; i < getNumOfVertex(); i++) {
            if (!isVisited[i]) {
                bfs(isVisited, i);
            }
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        // 测试一把图是否创建ok
        String Vertexs[] = { "A", "B", "C", "D", "E" };
        int n = Vertexs.length; // 结点的个数
        // String Vertexs[] = {"1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8"};

        // 创建图对象
        BFSGraph graph = new BFSGraph(n);
        // 循环的添加顶点
        for (String vertex : Vertexs) {
            graph.insertVertex(vertex);
        }

        // 添加边
        // A-B A-C B-C B-D B-E
        graph.insertEdge(0, 1, 1); // A-B
        graph.insertEdge(0, 2, 1); // A-C
        graph.insertEdge(1, 2, 1); // B-C
        graph.insertEdge(1, 3, 1); // B-D
        graph.insertEdge(1, 4, 1); // B-E

        // 显示一把邻结矩阵
        graph.showBFSGraph();

        // 测试一把，我们的bfs遍历是否ok
        System.out.println("广度优先");
        graph.bfs(); // A->B->C->D->E

    }

}